Моделювання оцінки ймовірності настання кризового стану банку
No Thumbnail Available
Date
2018
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Харків, ВШЕМ – ХНЕУ ім. С. Кузнеця
Theses
Date of Defense
Scientific Director
Speciality
Date of Presentation
Abstract
Розглянуто стан та роль банківської системи України. Наведено економіко-математичні методи та моделі оцінювання ймовірності настання кризового стану банку. Сформовано систему показників діяльності та вибірку вхідних даних невеликих за розміром вітчизняних банків. Побудовано моделі логістичної регресії, дерева рішень та нейронної мережі. Проведено вибір найякіснішої моделі.
Рассмотрено состояние и роль банковской системы Украины. Приведены экономико-математические методы и модели оценивания вероятности наступления кризисного состояния банка. Сформирована система показателей деятельности и выборка входных данных небольших по размеру отечественных банков. Построены модели логистической регрессии, дерева решений и нейронной сети. Проведен выбор наиболее качественной модели.
The state and role of the banking system of Ukraine are considered. Economic-mathematical methods and models of estimation of probability of a bank crisis are presented. A system of performance indicators and a sample of input data of small size domestic banks has been formed. Models of logistic regression, decision trees and neural network are constructed. The choice of the best model is made.
Рассмотрено состояние и роль банковской системы Украины. Приведены экономико-математические методы и модели оценивания вероятности наступления кризисного состояния банка. Сформирована система показателей деятельности и выборка входных данных небольших по размеру отечественных банков. Построены модели логистической регрессии, дерева решений и нейронной сети. Проведен выбор наиболее качественной модели.
The state and role of the banking system of Ukraine are considered. Economic-mathematical methods and models of estimation of probability of a bank crisis are presented. A system of performance indicators and a sample of input data of small size domestic banks has been formed. Models of logistic regression, decision trees and neural network are constructed. The choice of the best model is made.
Keywords
банківська система, банковская система, banking system, кризовий стан банку, кризисное состояние банка, bank crisis, оцінка ймовірності, оценка вероятности, probability assesment, логістична регресія, логистическая регрессия, logistic regression, дерево рішень, дерево решений, decision tree, нейронна мережа, нейронная сеть, neural network
Citation
Гриценко, К.Г. Моделювання оцінки ймовірності настання кризового стану банку [Текст] / К.Г. Гриценко // Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем: матеріали X міжнародної науково-практичної Інтернет- конференції (5-6 квітня 2018 р.), Харків: ВШЕМ – ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2018. – С. 167-171